你是否曾梦想过，无需依赖云端或担心高昂费用，就能在自己的电脑上玩转强大的AI模型？现在，通过 Ollama 和 DeepSeek 这两个神奇的工具，你可以轻松搭建属于自己的本地大型语言模型（LLM）API。想象一下，拥有一个属于你自己的AI游乐场，是不是酷极了？本指南将以友好有趣的方式，帮助你快速入门！ 为什么选择本地LLMs？ 在深入了解细节之前，你可能会问：“为什么费心搭建本地LLMs？” 原
Mistral AI 发布了全新的开源AI推理模型 Magistral，它不仅能给出答案，更重要的是，它会像人类一样暂停、推理，并清晰地解释得出结论的过程。这标志着开源AI领域在推理能力上的重大突破。本文将深入探讨 Magistral 的重要性，开源许可带来的益处，以及如何快速部署和使用它，并展望它对AI未来发展的深远影响。 Magistral 的核心价值：透明、可审计的推理过程 Magistra
在技术浪潮的推动下，各行各业都在追求更高的效率和更大的影响力。然而，客户支持领域却似乎步履蹒跚，未能跟上时代的步伐。本文将深入探讨AI如何打破客户支持的线性增长模式，帮助企业抓住运营套利的机会，构建更高效、更以客户为中心的AI客户支持体系。 传统客户支持的困境 传统的客户支持模式，无论是在实体银行时代依赖柜员，还是在互联网时代依赖电话、邮件和社交媒体，都存在诸多局限。地理位置、运营时间、人力成本等
将人工智能智能体的循环分解为三个明确的步骤——思考（Think）、行动（Act）、观察（Observe）——我们获得了透明性，降低了成本，并在几分钟而不是几小时内修复了错误。 这篇文章将深入探讨如何通过“思考-行动-观察”这一核心方法，来有效控制你的大模型智能体，提升其效率和透明度，最终实现降本增效。 一、大模型智能体的潜在成本陷阱 将大模型（LLM）连接到企业工具，就像给一个聪明的实习生配备了所
最新的 Qwen3 Embedding 和 Qwen3 Reranker 模型已经在 Ollama 上可用，标志着多语言自然语言处理(NLP)领域的一项重大进步。这些模型由阿里巴巴 Qwen 系列开发，专为高级文本嵌入、检索和排序任务而设计。 它们为语义检索和代码搜索等众多应用提供了强大的支持。借助在 Ollama 上的部署，开发者能够更便捷地利用这些模型的能力，实现更高效、更准确的文本处理应用。
近期，一篇名为“推理幻觉”的论文（Shojaee et al., 2025）指出，大语言模型 (Large Reasoning Models, LRMs) 在解决复杂度超过一定阈值的规划谜题时，会出现“准确性崩溃”现象。然而，通过细致分析，我们发现这些结论主要源于实验设计的局限性，而非大语言模型本身存在根本性的推理缺陷。本文将围绕这一核心观点，深入探讨实验设计的关键问题，并提出改进建议，以更准确地
人工智能正经历着一场深刻的变革，它不再仅仅是关于构建更强大的单一智能体，而是转向多智能体协作，通过组织具有专门技能的智能体团队，协同解决复杂的现实问题。crewAI，一个基于Python的开源多智能体编排框架，正是这场变革的先锋。它赋能开发者创建、协调和部署自治的AI智能体，形成具有凝聚力、以任务为导向的团队，预示着一个全新的AI时代。 理解crewAI的核心：多智能体编排 crewAI的核心理念
机器学习模型处理的原始数据，如文本、图像或复杂的图结构，往往无法直接使用。嵌入 (Embeddings) 技术应运而生，它是一种强大的方法，可以将这些原始、非结构化数据转换成模型能够理解和处理的数值向量。本文将深入探讨嵌入 (Embeddings) 的概念、重要性、创建过程及其在现实机器学习任务中的应用，并着重介绍如何利用嵌入 (Embeddings) 技术来提升大模型时代高质量训练数据的生成与评
许多创始人都在聘请教练，帮助他们提升讲故事的能力、优化市场推广策略、改进招聘流程。然而，他们往往忽略了身边最具扩展性的“教练”——大语言模型（LLM）。如果训练得当，LLM 不仅仅是一个提高效率的工具，更能成为你的战略家、可靠的顾问和企业文化建设的伙伴。 它 24/7 全天候待命，扩展成本几乎为零，并且会随着使用不断进步。然而，大多数领导者仍然将 ChatGPT 等 LLM 视为一个稍微智能一点的
互联网如同一个永不熄灭的熔炉，每天都有网站消失，就像从未告别的老友。然而，这些看似消失的记忆，实际上隐藏在互联网档案馆（Archive.org）的深处。与其让你的AI从千篇一律的SEO优化文章中学习，不如尝试用互联网档案馆抓取的废弃网站数据来训练它，让它理解那些被遗忘的理念、衰败的知识和从未打算被记住的网络文化。本文将为你详细解读如何利用互联网档案馆的数据，打造一个能理解互联网“废墟”的AI系统。
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